#卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 可用于图像识别（包括图像和视频），也可用于时间序列信号，比如音频信号
#文本数据，
#图像数据不像其他类型的数据那样可以通过人工理解来提取特征，没有办法组织特征(相对比的就是在股票预测等模型中，
#我们可以从原始数据中提取过往的交易价格波动、市盈率、市净率、盈利增长等金融因子，这就是特征工程
#卷积神经网络提取的特征可以达到更好的效果，同时这不需要将特征提取和分类训练两个过程分开，它在训练时就自动提取最有效的特征，
#CNN也是首个成功地进行多层训练的网络结构，
#卷积神经网络可以利用空间结构关系减少需要学习的参数，
#一般的卷积神经由多个卷积层组成，每个卷积层通常会进行如下操作
#（1）图像通过多个不同的卷积核的滤波，并加偏置（bias),提取出局部特征，每个卷积核会映射出一个新的2D图像
#（2）将前面卷积核的滤波输出结果，进行非线性的激活函数处理。目前最常见的是使用ReLU函数，而以前Sigmoid函数用得比较多
#（3）对激活函数的结果再进行池化操作（即隆采样，比如将2*2的图片隆为1*1的图片）,目前一般使用最大池化，保留最显著的特征，并提升
#模型的畸变容受能力
#（4）再加上一个LRN(Local Response Normalization 局部响应归一化层),目前非常流行的Trick还有Batch Normalization

#卷积核的特点：卷积核的权值共享,同一个新图像中每一个像素都来自完全相同的卷积核。
#                      局部连接，每一个隐含节点只需连接到局部的像素点

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import  input_data
import tensorflow as tf
mnist = input_data.read_data_sets("/",one_hot=True)

sess = tf.InteractiveSession()

#创建需要的权重和偏置，同时定义初始化函数以便重复使用。
#我们需要给权重制造一些随机的噪声来打破完全对称，比如截断的正态分布噪声，标准差设为0.1
#同时因为我们使用ReLu，也给偏置增加一些小的正值(0.1)用来避免死亡节点(dead neurous)
def weight_variable(shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1)
    return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
    initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
    return tf.Variable(initial)

#卷积层、池化层也是接下来最重复使用的，因此为为他们分别定义了创建函数
#tf.nn.conv2d是Tensorflow的2维卷积函数，
#      参数中x是输入，W是卷积的参数, 比[5,5,1,32] 前面两个数字代表卷积核的尺寸；第三个数字代表有多少个channel,
#      因为我们只有灰度单色，所以为1，如果是彩色RGB的图片，这里应该是3,
#      最后一个数字代表卷积核的数量，也就是这个卷积层会提取多少类的特征。
#      strides代表卷积模板移动的步长，都是1代表会不遗漏划过图片的每一个点
#      padding代表边界的处理方式,这里的SAME代表给边界加上padding让卷积的输出和输入保持同样(SAME)的尺寸

def conv2d(x,W):
    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1,1,1,1], padding = 'SAME')

#tf.nn.max_pool是tensorflow中的最大池化函数，我们这里使用2*2的最大池化，即将一个2*2的像素块隆为1*1像素，
#最大池化会保留原像素块中灰度值最高的那一个像素，即保留最显著的特征，因为希望整体上缩小图片尺寸，因此
#池化层的strides也设为横竖两个方向以2为步长，如果步长还是1，那么我们会得到一个尺寸不变的图片

def max_pool_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1,2,2,1], strides = [1,2,2,1], padding='SAME')

#在正式设计卷积神经网络的结构之前，先定义输入的placeholder，x是特征，y_是真实的label
#因为卷积神经网络会利用到空间结构信息，因此需要将1D的输入向量转为2D的图片结构，即从1*784的形式转为
#原始的28*28的结构，同时因为只有一个颜色通道，故最终尺寸[-1,28,28,1],前面的-1代表样本数量不固定，最后一个1代表颜色通道数量
#使用到tensor变形函数tf.reshape

x = tf.placeholder(tf.float32, [None,784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None,10])
x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])

#第一个卷积层，
W_conv1 = weight_variable([5,5,1,32])
b_conv1 = bias_variable([32])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

#第二个卷积层，这个卷积层基本和第一个卷积层一样，唯一的不同是，卷积核的数量变成了64，也就是说这一层的卷积会提取64种特征
W_conv2 = weight_variable([5,5,32,64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

#x经过两次步长为2*2的最大池化，所以边长只有1/4了，图片尺寸由28*28变成了7*7。而第二个卷积层的卷积核数量为64，
#其输出的tensor尺寸即为7*7*64
#我们使用tf.reshape函数对第二个卷积层的输出tensor进行变形，将其转成1D的向量，然后连接一个全连接层，隐含节点为1024,
#并使用ReLU激活函数

W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)

#为了减轻过拟合，下面使用一个Dropout层。

keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1,keep_prob)

#最后我们将Dropout层的输出连接一个softmax层，得到最后的概率输出
W_fc2 = weight_variable([1024,10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_conv = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)



cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv),reduction_indices = [1]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

#再继续定义评测准确率的操作
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

#训练过程

tf.global_variables_initializer().run()

for i in range(20000):
    batch = mnist.train.next_batch(50)
    if i%100 == 0:
        train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1],keep_prob: 1.0})
        print("step %d, tarining accuracy %g"%(i, train_accuracy))
    train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})
#最终的测试集上进行测试

print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images,y_: minist.labels, keep_prob: 1.0}))